說明：這是一個機器學習實戰(zhàn)項目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。
1.項目背景
?時間序列分析中的馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型（Markov Switching Dynamic Regression Model，MSDRM或簡稱為MarkovRegression算法）是一種用于處理具有非平穩(wěn)性和隱藏狀態(tài)依賴性的時序數(shù)據(jù)的方法。在該模型中，數(shù)據(jù)生成過程被認為是在不同時期根據(jù)一個不可觀測的、遵循馬爾可夫鏈狀態(tài)轉移規(guī)律的狀態(tài)變量來決定其回歸方程的形式和參數(shù)。
具體來說：
馬爾可夫鏈：模型假設存在一個隱含的離散狀態(tài)空間，系統(tǒng)在不同的狀態(tài)下遵循不同的動態(tài)規(guī)則。系統(tǒng)的當前狀態(tài)只與前一狀態(tài)有關，且這種轉移遵循一定的概率分布，即馬爾可夫性質(zhì)。
動態(tài)回歸：對于每個可能的狀態(tài)，都有一個相應的回歸模型。這意味著因變量（目標變量）的值不僅取決于自變量，還取決于當前所處的馬爾可夫狀態(tài)，并且不同狀態(tài)下的回歸系數(shù)可能會有所不同。
切換過程：隨著時間推移，系統(tǒng)會按照預先設定的轉移概率矩陣在不同狀態(tài)之間切換。
建模目的：通過估計馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型，可以捕捉到時間序列數(shù)據(jù)背后的潛在結構變化，提高預測精度，以及更好地理解序列波動背后的原因和驅動因素。
因此，MarkovSwitching Dynamic Regression 模型結合了馬爾可夫鏈的隨機狀態(tài)轉換機制與線性回歸模型的預測能力，為復雜時間序列數(shù)據(jù)提供了一種靈活而強大的建?？蚣?。在實際應用中，它廣泛應用于經(jīng)濟學、金融學、信號處理、氣候科學等多個領域。
本項目通過MarkovRegression算法來構建馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型。 ???
2.數(shù)據(jù)獲取
本次建模數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(本項目撰寫人整理而成)，數(shù)據(jù)項統(tǒng)計如下：
| 編號 |
變量名稱 |
描述 |
| 1 |
DATE |
日期 |
| 2 |
rate |
基金利率 |
數(shù)據(jù)詳情如下(部分展示)：
3.數(shù)據(jù)預處理
3.1?用Pandas工具查看數(shù)據(jù)
使用Pandas工具的head()方法查看前五行數(shù)據(jù)：
關鍵代碼：
3.2 數(shù)據(jù)缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看數(shù)據(jù)信息：
??????
從上圖可以看到，總共有1個變量，數(shù)據(jù)中無缺失值，共226條數(shù)據(jù)。
關鍵代碼：
3.3?數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
通過Pandas工具的describe()方法來查看數(shù)據(jù)的平均值、標準差、最小值、分位數(shù)、最大值。?
關鍵代碼如下： ???
4.探索性數(shù)據(jù)分析
4.1?變量直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
從上圖可以看到，變量主要集中在2.5~17.5之間。 ?
4.2 折線圖
從上圖中可以看到，數(shù)據(jù)有一定的波動的。
5.構建馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型
主要使用MarkovRegression算法，用于時間序列分析馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型。??
5.1 構建模型
| 編號 |
模型名稱 |
參數(shù) |
| 1 |
馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型 |
k_regimes=2 |
5.2 模型摘要信息
6.模型評估
6.1 高狀態(tài)概率圖
6.2 不同狀態(tài)之間的預期持續(xù)時間
由于我們的數(shù)據(jù)是季度為間隔的，低狀態(tài)持續(xù)時間55個季度約14年、高狀態(tài)持續(xù)時間是19個季度約5年。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-829532.html
7.結論與展望
綜上所述，本文采用了MarkovRegression算法來構建時間序列分析馬爾可夫切換動態(tài)回歸模型，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產(chǎn)品的預測。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-829532.html
# 本次機器學習項目實戰(zhàn)所需的資料，項目資源如下：
# 項目說明：
# 獲取方式一：
# 項目實戰(zhàn)合集導航：
https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
# 獲取方式二：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1uBz84RjcJgJXOcD1puzymQ
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